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概率论与数理统计(经管类)
在二项分布B(n, p)中,如果n很大且p很小,则二项分布近似于:
某工厂生产的产品中,次品率为2%,现随机抽取100件产品进行检查,发现次品的个数最可能接近:
在正态分布下,随机变量取值落在均值左右各一个标准差范围内的概率约为:
在正态分布曲线下,横坐标上的哪一个点将曲线分为面积相等的两部分?
设随机变量X和Y相互独立,且都服从标准正态分布N(0,1),则P(X+Y≤0)等于:
设随机变量X服从泊松分布P(λ),若E(X)=3,则D(X)等于:
若随机变量X服从二项分布B(n, p),且E(X) = 3.5,D(X) = 3.15,则参数n和p的值分别为:
随机变量X的数学期望E(X)表示的是:
若随机变量X和Y的相关系数ρ=0,则表明X和Y:
若随机变量X和Y的联合分布函数为F(x,y),则X的边缘分布函数Fx(x)为:
设随机变量X和Y的联合概率密度函数为f(x,y),则X的边缘概率密度函数fx(x)为:
设事件A和B同时发生的概率为0.2,事件A发生的概率为0.5,则事件A发生而事件B不发生的概率为:
在区间[0,1]上任意投掷一个点,该点落在[0,1/3]区间内的概率为:
设随机变量X的概率分布列为P{X=k}=ak (k=1,2,3),则常数a的值为:
设随机变量X和Y的协方差矩阵为[[1, 0.5], [0.5, 1]],则X和Y的相关系数ρ为:
在正态分布曲线下,横坐标上哪一点对应的概率密度最大?
设随机变量X~N(μ,σ^2),若P(X>a)=0.32,则P(X<μ-a)等于:
设随机变量X服从均匀分布U(a,b),则X的数学期望E(X)为:
若随机变量X服从泊松分布P(λ),且P{X=1}=P{X=2},则λ等于:
如果两个随机变量的协方差Cov(X,Y)>0,则说明X和Y:
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